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剛剛，蘋果機器學習研究中心（Apple Machine Learning Research）正式公佈了 2025 年 AI（人工智慧）、ML（機器學習）領域獲得博士生獎學金的「蘋果學者」名單。

今年共有 21 位年輕學者獲得了蘋果學者計劃的資助，華人佔了一半多。

蘋果博士獎學金旨在獎勵和支援計算機科學與工程領域極具潛力的博士研究生開展研究，每年頒發一次，今年已是第六年。獲獎者不僅可以獲得獎學金支援，還能得到蘋果實習機會和蘋果研究員的學術指導。

在參與蘋果的工作期間，歷年的年輕學者已經共同撰寫了 50 多篇頂會論文。

以下是本年度獲得獎學金的部分學者：

Ruei-Che Chang

Ruei-Che Chang 是密歇根大學計算機科學專業的博士研究生，導師是郭安鴻（Anhong Guo）。他的研究專注於設計互動式人機互動系統，助力現實世界的無障礙建設。他的研究重點是開發能夠理解和描述盲人或視障人士現實世界周圍環境的智慧體，其技術核心可以適應更廣泛的環境。

在攻讀博士學位期間，他在 Meta Reality Labs 實習。在此之前，他曾在達特茅斯學院獲得計算機科學碩士學位，並在臺灣成功大學獲得電氣工程學士學位。

個人主頁：https://rueichechang.github.io/

Cathy Mengying Fang

Cathy Mengying Fang 是麻省理工學院（MIT）媒體實驗室流體互動小組（Fluid Interfaces Group）博士研究生。她的研究立足於技術與人類體驗的交叉領域，致力於消除數字與物理世界之間的界限，透過混合現實（mixed reality）、人工智慧（artificial intelligence）和可穿戴裝置（wearable devices）等技術，提升人類與環境的互動方式及自我認知。

她已獲得麻省理工學院碩士學位，以及卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）機械工程和人機互動（Human-Computer Interaction）專業榮譽學士學位。在學術探索之外，她曾先後在微軟（Microsoft）、蘋果（Apple）、IDEO 和 Magic Leap 等知名企業積累實踐經驗。

個人主頁：https://cathy-fang.com/about.html

顧煜賢（Yuxian Gu）

顧煜賢（Yuxian Gu）是清華大學計算機科學與技術系互動式人工智慧（CoAI）課題組的四年級博士生，師從黃民烈教授。他的研究聚焦於語言模型全生命週期的高效演算法開發，涵蓋預訓練、下游適配及推理過程。近期，他的工作重點放在大型語言模型 (LLMs) 的資料策劃策略研究、高效模型架構設計，以及運用知識蒸餾技術 (knowledge distillation) 進行語言模型 (LM) 壓縮。此前，他曾在微軟亞洲研究院實習，由董力博士指導。

個人主頁：https://t1101675.github.io/

Tiancheng Hu

Tiancheng Hu 是劍橋大學語言技術實驗室的計算、認知與語言方向的三年級博士生，師從 Nigel Collier 教授。他的研究專注於構建能夠真實模擬群體和個體層面人類行為的人工智慧 (AI) 系統，目標是創造能夠真正理解並適應全球多樣化人類觀點的人工智慧。

他已獲得蘇黎世聯邦理工學院電氣工程與資訊科技碩士學位，以及德克薩斯大學達拉斯分校電氣工程理學學士學位。其碩士論文研究美國政治新聞中的引述用法。他曾在 Carlos Busso 教授的指導下研究利用 3D 資料進行駕駛員頭部姿態估計，積累了寶貴的實踐經驗。

個人主頁：https://tiancheng.hu/

黃子琪（Ziqi Huang）

黃子琪是 MMLab@NTU 的三年級博士生，師從劉子緯教授，2022 年本科畢業於新加坡南洋理工大學。她在 CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH Asia、TPAMI 等國際頂級會議與期刊上發表多篇研究成果。其研究方向為視覺生成模型，重點關注生成、編輯及相關係統的評估方法。致力於構建以人為中心的視覺生成框架，提升模型與人類意圖的對齊與互動能力，推動更直觀、靈活的視覺內容創作。她的研究成果如 Collaborative Diffusion 和 ReVersion 受到社群廣泛關注；主導的 VBench 系列工作已成為影片生成領域的權威評測體系，被學術界和工業界廣泛採用，協助推動和指引影片生成領域的發展。

個人主頁：https://ziqihuangg.github.io

吉嘉銘（Jiaming Ji）

吉嘉銘，北京大學人工智慧研究院博士生在讀，導師為楊耀東老師，研究方向為強化學習、大模型的安全與價值對齊，在計算機頂級會議期刊發表口頭、焦點論文等十餘篇，谷歌學術引用累計 2200 餘次，GitHub 開源累計獲得 2W+ Stars。曾獲首批國自然博士青年基金資助（2023 年度北京大學智慧學科唯一），獲北京大學博士最高研究獎「校長獎學金」，首屆中國電子學會 — 騰訊博士生科研激勵計劃（全國 17 人），獲 NeurIPS‘22 機器人靈巧操作比賽冠軍，研究成果及模型被 OpenAI 、Meta 引用，被 MIT Tech Review 報道。

個人主頁：https://jijiaming.com/

孔令東（Lingdong Kong）

孔令東是新加坡國立大學計算機系的三年級博士生，導師是 Wei Tsang Ooi 教授和劉子緯教授。他的研究方向為 3D 計算機視覺和深度學習，及其在自動駕駛、機器人等場景的應用。

他曾於英偉達、字節跳動和上海人工智慧實驗室等機構實習。一作論文發表於 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等國際會議中，谷歌學術引用超過 2400 餘次。

個人主頁：https://ldkong.com

Tian (Sunny) Qin

Tian (Sunny) Qin 是哈佛大學的一名三年級博士生，由 David Alvarez-Melis 和 Sham Kakade 共同指導。

她的研究重點是資料驅動的人工智慧和基礎模型科學。透過開發合成數據生成方法並深化對模型學習動態的理解，提高小型語言模型的推理能力和分佈外泛化能力。

個人主頁：https://sunnytqin.github.io/

王廣輝（Guanghui Wang）

王廣輝（Guanghui Wang）是佐治亞理工學院的四年級博士生，師從 Jacob Abernethy 和 Vidya Muthukumar。他的研究興趣主要集中在機器學習理論與最佳化領域。目前，他主要致力於開發能夠適應多樣化環境的穩健且高效的序列決策方法。

王廣輝於 2020 年在南京大學計算機科學與技術係獲得了碩士學位，師從張利軍教授。同時，他也是由周志華教授領導的 LAMDA 研究小組的一員。2017 年，他在西安電子科技大學電子工程學院獲得了學士學位。

個人主頁：https://guanghui-wang-gatech.github.io/

王嘉宸（Jiachen (Tianhao) Wang）

王嘉宸（Jiachen (Tianhao) Wang）是普林斯頓大學的博士研究生，他的導師是 Prateek Mittal 教授，並且與 Ruoxi Jia 教授保持密切合作。他的研究專注於從資料角度出發的可信機器學習。最近，他致力於開發適用於基礎模型的資料歸因與最佳化技術。他運用統計學和博弈論的工具來分析訓練資料與模型行為之間的複雜聯絡。

2024 年，他被選為資料科學新星。

個人主頁：https://tianhaowang.netlify.app/

謝若宇（Ruoyu (Roy) Xie）

謝若宇（Roy Xie）是杜克大學的博士研究生，導師是 Bhuwan Dhingra。他的研究專注於提升大型語言模型的效率和魯棒性。他的工作主要研究上下文壓縮，包括資訊充足性檢測和內容符號化，這些研究在檢索增強型生成和智慧體系統中有應用價值。

目前，他正在探索強化學習方法，以提高 LLM 的推理效率，尤其是對於涉及長序列的複雜任務。

個人主頁：https://royxie.com/

徐豪飛（Haofei Xu）

徐豪飛（Haofei Xu）是蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）和圖賓根大學的博士研究生，導師是 Marc Pollefeys 和 Andreas Geiger。他的研究專注於計算機視覺，特別是密集對應關係、運動、三維以及影片表示學習。他的目標是推動通用智慧系統的發展，以實現三維重建、合成和理解。

徐豪飛在攻讀碩士學位期間就讀於中國科學技術大學（USTC），導師是張舉勇（Juyong Zhang）。在碩士階段，他曾交換到新加坡南洋理工大學（NTU），在那裡他受到蔡劍飛（Jianfei Cai）和 Jianmin Zheng 的指導。此外，他還曾在微軟亞洲研究院（MSRA）實習，期間得到了楊蛟龍（Jiaolong Yang）和童欣（Xin Tong）的指導。